本文主要是介绍IDT + FisherVector （by C++）我的实践，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
准备写一系列总结, 总结过去一年，我在 Video Action Recognition 方向跑过的实验，写过（改过）的程序,算是对在新加坡这一年的交代。
不悔梦归处，只恨太匆匆。
以下代码在我的github:
https://github.com/HuNiuC/iDT-FV-for-action-recogniton
IDT + FisherVector编码
1. IDT 特征提取
IDT 的官方代码在这里 https://lear.inrialpes.fr/people/wang/dense_trajectories
依赖的工具包是OpenCV2.4 和 ffmpeg.
然后编译产生 DenseTrack 可执行文件
然后就可以用这个可执行文件去提取自己的数据库视频特征啦。
注意的是产生的数据还是挺占存储空间的，所以最好压缩下。
举例：
我用的是NTU_RGB数据库，RGB模态的video.此数据库下的文件格式为：
NTU_RGBD/nturgb+d_rgb_S001/videoname.avi
使用Linux下的shell 脚本：myIDT.sh 文件
Folder_A是我存放视频数据的路径
Folder
这篇关于IDT + FisherVector （by C++）我的实践的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
